深度学习之轻量化神经网络 EfficientNet

EfficientNet 是由谷歌研究团队提出的一种轻量化神经网络架构，旨在通过更高效的方式在模型规模、准确性和计算资源之间取得平衡。其核心思想是通过一种叫做复合缩放（Compound Scaling）的方法来同时调整网络的深度（depth）、宽度（width）和分辨率（resolution）。

主要特点：

1. 复合缩放（Compound Scaling）：

   • 传统的神经网络扩展通常只会在深度、宽度或者分辨率上单一维度进行调整。而 EfficientNet 提出了复合缩放方法，通过同时调整这三个维度，能够在较少的计算成本下提升模型的性能。

2. 基础网络（EfficientNet-B0）：

   • EfficientNet 的基础模型 EfficientNet-B0 是通过神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）自动搜索得出的。这个基础网络在准确性和效率上已经表现良好，然后通过复合缩放进一步扩展得到一系列更大或更小的模型（如 EfficientNet-B1 到 EfficientNet-B7）。

3. 移动设备友好：

   • EfficientNet 由于其高效的设计，非常适合在移动设备等计算资源有限的环境中运行。

4. 高准确性：

   • EfficientNet 在 ImageNet 等基准测试上表现出了较高的准确